5 个可快速学习的数据分析软件工具
无论您是数据分析新手还是想转行，您都需要了解可以快速入门的最佳工具。如果您不想亲自编写代码，则尤其如此。
本文将重点介绍其中一些对新手来说非常有用的工具。
为什么要学习数据分析？
随着数据收集的增长，数据分析的就业市场也大幅增长。每个公司（甚至一些个人）都必须做出数据驱动的决策。
然而，您决定学习的数据分析工具非常重要。你不想学习不需要的东西。最重要的是，这完全取决于您打算使用您决定使用的数据分析工具做什么。正如我们之前讨论的，数据分析有许多应用程序和流程。
如果您打算将其用于与学术或调查数据分析相关的事情，您可以选择没有复杂界面的简单工具。例如 Minitab、SPSS 和 Stata。不要低估它们——这些工具也非常有价值。
但如果您想深入研究业务分析，您还有很多商业智能工具可供选择。
因此，这些工具通常分为两类：商业智能工具和统计分析工具。让我们看一下它们各自的示例。
商业智能 (BI) 工具
商业智能是一个广泛的术语，涉及数据转换以从中生成更深入且可操作的见解。它通常在业务绩效的趋势和变化的背景下使用。
企业使用 BI 来监控竞争对手的活动、控制商品价格并分析市场集群以研究消费者的行为。它帮助小型、中型和大型企业保持更具竞争力。
让我们考虑一下您可以轻松使用的三种最常用的商业智能工具，以及它们的一些主要功能。
1. 微软Excel
有些人担心 Excel 过时后可能会被其他 BI 工具抛弃。这与事实相差甚远。 Excel 的需求量很大，并且只要 BI 存在，这种需求就会持续下去。
自 1985 年推出 Microsoft Excel 以来，该工具随着每次主要 Office 更新而不断扩展。通过一些工作，您几乎可以在 Excel 中实现任何目标。
公司在利用 BI 工具之前考虑的主要因素之一是是否有可用的专家。而且由于 Excel 与 BI 一样古老，许多人都掌握了它，并且可以用它解决各种问题。
由于 Excel 是一种易于使用的工具，因此其社区非常庞大。由于其简单性和友好的界面，许多公司至今仍在使用 Excel。它也是一个相对实惠的工具。
所有这些都意味着您有一个可供学习的大型 Excel 社区。
Excel 能够从多个来源收集数据、通过出色的可视化创建令人惊叹的故事，以及其 RDBMS 强大的枢轴功能，这些都是 Excel 提供的一些用途。
在 Microsoft 365 中，Excel 一直在升级。最近的更新包括新函数、数据类型、数据透视表布局、图表类型等等。
Excel 是一个很好的选择，因为它很容易在短时间内达到高级的理解水平。它的技能几乎在任何地方都能派上用场。
有关如何使用 Excel 的有趣示例，请查看如何查找有趣的历史音乐数据。
2. 微软Power BI
Microsoft Power BI 是 Microsoft 于 2014 年发布的可扩展 BI 工具。Power BI 的初始版本作为 Microsoft Excel 加载项包含在 Office 365 中，直到 2015 年被弃用并作为独立 BI 工具发布。
Power BI 使用基于云的服务与 Power BI Desktop（可以从 Microsoft PowerBI Desktop Store 下载）相结合来为其客户提供服务。尽管是一种新工具，但它在公司中的受欢迎程度却非常高。许多公司已转向 Power BI 来寻求数据驱动的解决方案。
这种增长趋势的主要原因之一是使用 Microsoft Power BI 生成见解的速度和效率。它具有更好的自动化和功能，使该工具在业务分析中的使用更加容易。
Power BI 提供了一个仪表板，您可以在其中通过全方位可视化实时监控数据。除此之外，您还可以轻松查看和共享您的报告。 Power BI 可从您的桌面或通过其基于 SaaS 的云服务进行访问。
学习Power BI时，可以重点关注该工具的一两个方面。数据仓库、数据排序和特征工程等领域是您可以成为权威的一些特定主题。
除此之外，自动化机器学习是 Power BI 的另一个重要功能，用于通过数据流训练和验证数据。
除了 Microsoft Power BI 的简单 DAX 公式（您可以很快学会）之外，它还有一个易于交互的简单界面。而且学习曲线非常灵活。
如果您擅长数据分析，那么这个工具可以增加您获得数据分析工作的机会。如果您打算将职业转为分析，情况尤其如此。
微软还有一个名为Dynamics的数据分析工具。
3. 画面
Tableau 以其令人惊叹的数据可视化功能而闻名。该工具创立于2003年，自2013年首次正式发布以来，其在许多行业的受欢迎程度不断提高。
Tableau 具有三个主要软件选项：Tableau Desktop、Tableau Public 和 Tableau Reader。这三个选项均包含在 Tableau 学习课程中。但它们之间有细微的差别。
Tableau Public 是一款开源 BI 工具，可让您通过仪表板实时共享可视化效果。它适用于各种数据源，包括 CSV、Excel 文件、文本文件和 Google 表格。您可以从 Tableau Public 下载站点获取 Tableau Public。
但是，由于 Tableau Public 的开源性质，无法在本地保存工作簿。
Tableau Desktop 是一款基于订阅的 BI 工具，适合需要即时且易于访问的分析的组织或个人。您可以在本地运行并保存工作簿，并且您的结果随时可用。
另一方面，Tableau Reader 不是可视化实用程序。它是一个只读工具，可让您将可视化结果发送给其他人，其他人可以以只读模式打开您的作品。
如果您想成为商业智能地理空间方面的专家，Tableau 可能是合适的工具。该工具的重要功能之一是地理数据的独特呈现。
对于您选择的任何 Tableau 平台，您都可以以更简单的方式在地图和图表上查看地理集群。它也是大数据分析中的一个有价值的工具。
Tableau 的简单性、行业对熟练 Tableau 专家的需求以及可解决各种 Tableau 问题的庞大社区足以成为选择它的理由。
统计分析工具
统计分析工具在学术研究中更有价值。但这并没有降低它们在商业智能中的用处。用途之间存在一些重叠。我们对这些工具的分类主要是根据它们的受欢迎程度。
下面我们来看看一些与学术相关的研究分析工具。
4.统计软件
SPSS 是社会科学统计软件包的简称。它的第一个版本于 1968 年制作，使其成为最古老的统计工具之一。然而，它于 2009 年被 IBM 收购。
SPSS 在分析数据方面能走多远。但至少，就目前而言，它在学术研究和社会科学中仍然是不可或缺的。这是一个很有价值的统计测试包，而且非常易于使用。
它有一个简单的界面，任何人都可以快速掌握它。如果你勤奋，你可以在没有监督的情况下学会它。
该软件包跨三个界面运行：一个变量视图，您可以在其中输入数据，一个数据视图用于查看您的输入，以及一个结果表 > 显示您的统计数据。
虽然商业领域的 SPSS 专家可能没有很多机会，但许多非政府组织 (NGO) 需要这方面的技术人员。一些行业仍然使用它进行实验数据分析。
SPSS 不擅长可视化。但如果您喜欢分析调查和实验数据，SPSS 可能是您的最佳选择。
5. 斯塔塔
Stata 比 SPSS 来得晚一些；它于 1985 年由 StataCorp 首次发布。这是一个优先考虑简单性的统计包。
Stata 的界面与 SPSS 几乎相同，但统计数据的类型与该应用程序完全不同。
大多数非政府组织更愿意聘请 Stata 专家或兼具 SPSS、Excel 和 Stata 知识的分析师。因此，使用这个工具可以很好地利用时间。
Stata 具有独特的语法，但它的菜单界面和对话框对初学者来说很方便。这些工具非常易于使用和交互。但请记住，掌握语法可以让您更加熟练地使用该工具。
与 SPSS 不同，该工具对于可视化实验和调查数据非常有用。这是它在非政府组织中广泛使用的原因之一。
只学习数据分析工具就足够了吗？
这些数据分析工具是一个很好的开始。但除了学习使数据分析更快、更容易的工具之外，还必须掌握统计科学本身。
大多数这些工具仍然要求您知道如何从它们中实现您想要的目标。您可以通过首先掌握工具上每个命令和菜单的含义来做到这一点。